【摘 要】
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复杂网络已成为当前的一个研究热点，复杂网络具有许多重要性质，其中社团结构是复杂网络最普遍最重要的拓扑性质之一。目前已有很多流行的网络社团挖掘算法，但是大部分社团挖掘算
【基金项目】
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国家自然科学基金项目资助（11675001,11547247）,陕西省自然科学基金项目资助（2014K08-07,2014KW07-01,15JK1043）,宝鸡市科技计划项目资助（15RKX-1-5-18,14GYGG-5-2）,宝鸡文理学院科研项目资助（ZK16016,ZK16032）
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复杂网络已成为当前的一个研究热点，复杂网络具有许多重要性质，其中社团结构是复杂网络最普遍最重要的拓扑性质之一。目前已有很多流行的网络社团挖掘算法，但是大部分社团挖掘算法存在准确性低、适用范围窄等缺陷，为了克服这些缺点。本文结合社团挖掘的相关研究，提出一种基于改进近邻传播的社团挖掘算法。首先采用最短路径计算任意节点对之间的距离，并运用近邻传播算法初步识别中心点；然后基于模块度优化的思想，建立“中心点过滤”数学模型，自动识别网络的社团结构；最后对本算法在一些广泛使用的网络数据上进行性能测试。测试结果表明，本算
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